Anaphernauflösung

Anaphernauflösung bezeichnet den Prozess, durch den ein Anaphern-Ausdruck wie Personalpronomen, reflexives oder demonstrative Ausdrücke in einem Diskurs auf seinen Antezedenten bezogen wird. Ziel ist es, die Referenz eindeutig zu identifizieren, damit die Aussage kohärent verstanden wird. Anaphern können innerhalb eines Satzes oder über Sätze hinweg auftreten und benötigen meist Kontextwissen.

Theoretische Grundlagen stammen aus der Bindungstheorie, Centering-Theorie und diskursbasierten Ansätzen. Übergeordnete Prinzipien wie Localness, Geschlecht, Numerus und Kasus helfen, mögliche Referenten einzugrenzen. In vielen Sprachen spielen Nullpronomen und discursive Felder eine Rolle, wodurch Referenz über Teile des Diskurses hinweg hergestellt wird.

In der Sprachverarbeitung (NLP) ist Anaphernauflösung Kern der Coreference-Resolution. Typische Schritte sind die Erkennung relevanter Ausdrücke, die Generierung von Kandidatenantezenden und deren Bewertung anhand syntaktischer, semantischer und diskursueller Merkmale sowie Weltwissen. Neuronale Modelle lernen Referenzketten aus großen Korpora.

Beispiele verdeutlichen die Herausforderung: "Anna traf Lara. Sie schenkte ihr ein Buch." Wer schenkte wem? Kontext oder Semantik bestimmt die richtige Auflösung. Häufige Probleme sind Mehrdeutigkeit, lange Diskursstrecken und brüchige Hinweise. In pro-drop-Sprachen treten zudem Zero-Anaphern auf.

Anwendungsgebiete umfassen Informationsextraktion, maschinelle Übersetzung und Textverständnis. Evaluationen nutzen MUC-, B-Cubed- und CEAF-Metriken an annotierten Korpora, oft kombiniert mit domänenspezifischen Anforderungen.